将 Metabase 与 MongoDB 配合使用

在本教程中，我们将使用免费的 MongoDB Atlas 集群和 Metabase Cloud 的免费试用来构建一个探索 MongoDB 样本数据的仪表板。

步骤 1：创建 MongoDB Atlas 集群

1. 前往 MongoDB Atlas 并创建账户。

2. 创建一个免费的 M0 集群。勾选“预加载样本数据集”框，将样本数据加载到您的集群中 – 我们将在本教程中使用这些数据。

   

如果您在创建集群后看到集群连接弹出窗口，现在可以将其关闭。在集群配置期间，我们来创建一个将连接到该集群的 Metabase Cloud 实例。

步骤 2：设置 Metabase

1. 从 https://metabase.net.cn/cloud 开始。系统会要求您创建一个 Metabase Store 帐户。
2. 选择“Starter”计划。别担心：无论您选择哪个计划，您都将获得 14 天的免费试用期，并且您可以随时更改或取消您的计划。

3. 为您的 Metabase 选择别名和区域

   别名：您将用于登录 Metabase 的 URL。

   区域是您的 Metabase 将托管的区域（您可以稍后更改）。

4. 您的 Metabase 大约需要 2 分钟进行设置。（在此期间，您可以配置您的 Atlas 集群以允许来自 Metabase 的连接）。您的 Metabase 准备就绪后，系统会要求您为这个新的 Metabase 创建一个单独的帐户（与您的 Metabase Cloud 商店帐户分开）。

您可以在 Metabase 设置屏幕上输入数据库详细信息，但我们现在跳过该步骤，稍后添加数据库。

步骤 3：配置您的 Atlas 集群以允许来自 Metabase 的连接

为确保 Metabase 可以读取集群中的数据，您需要允许来自 Metabase 使用的 IP 地址的访问。

在您的 Atlas 集群设置中，转到 **网络访问** 并添加与您选择的区域对应的 Metabase Cloud IP 地址。

步骤 4：获取 MongoDB 连接信息

要将 Metabase 连接到 MongoDB，您需要获取连接字符串或连接参数。对于 Atlas 集群中的数据库，连接字符串选项更方便。

1. 在您的 Atlas 集群界面中，点击 **连接** 并选择 **驱动程序**

2. 在“将连接字符串添加到您的应用程序代码中”找到连接字符串

   此连接将用于整个 Atlas 集群，但 Metabase 需要连接到特定的数据库。

3. 编辑连接字符串以在 / 后添加数据库名称

   mongodb+srv://metabot:metapass@metabase-magic.a5ej7.mongodb.net/sample_mflix?retryWrites=true&w=majority&appName=metabase-magic
   

这里我们使用了 Atlas 集群中预加载的 sample_mflix 数据库。

步骤 5：将 Metabase 连接到 MongoDB

您可以在设置 Metabase 时将其连接到 MongoDB，或者在 Metabase 初始化后通过进入 **管理员设置 → 数据库** 来连接数据库。

在连接界面中，点击“粘贴连接字符串”并粘贴连接字符串（请记住将<password>占位符替换为您的密码！）。

如果您在连接时遇到任何问题，请查阅我们的 MongoDB 连接文档 和 连接故障排除指南。

步骤 5：查看您的数据

一旦 Metabase 连接到您的 MongoDB，您就可以开始在 Metabase 中探索您的数据。如果您仍处于管理员模式，请单击右上角的 **退出管理员**。

在左侧导航侧边栏中，转到“浏览 → 数据库”，然后找到您新添加的数据库及其中的集合。如果您连接到 `sample_mflix` 数据库，您应该会看到“电影”、“影院”、“评论”等集合。

点击一个集合以查看其内容

Metabase 将以表格形式呈现 MongoDB 文档。从这个视图中，您可以开始探索数据。例如，尝试点击标题并筛选数据。

要处理更复杂的文档，您可以使用 Metabase 的查询构建器。

步骤 6：无需编写代码即可构建查询

Metabase 配备了一个图形查询构建器，让您无需编写任何代码即可探索数据。

要开始使用查询构建器，请单击右上角的“+ 新建”按钮，然后选择“问题”。Metabase 中的“问题”是我们称之为查询及其可视化效果的内容。

Metabase 将解析 MongoDB 数据的 JSON 结构，并允许您按单个字段进行筛选、汇总、连接和排序。

例如，我们可以使用 Atlas 集群中预加载的电影样本数据，查看人们是否对新电影的评分低于旧电影。`Movies` 集合中包含的 IMDB 数据如下所示

{
  "rating": 7.4,
  "votes": 9847,
  "id": 439
}

让我们构建一个查询，计算过去 50 年每年 IMBD 电影评分的平均值。

有关查询构建器的更多信息，请查看我们关于如何在查询构建器中提问的分步教程。

请注意，Metabase 识别“IMDB”字段中的子字段，并允许您按这些子字段创建摘要。

要以表格形式预览结果，请单击“汇总”块旁边的“播放”按钮。

步骤 7：创建图表

要创建图表，请点击 **可视化**。

要自定义图表，请单击左下角的设置 **齿轮** 图标。例如，要添加趋势线，请切换到“显示”选项卡并打开“趋势线”。

为了强调评级变化，您可以在“坐标轴”选项卡中编辑 y 轴范围。

看来老电影确实能获得更好的评价！

对图表满意后，点击右上角的“保存”按钮将其保存到集合中。这样，您以后可以重新访问、共享并将其添加到仪表板。

步骤 8：深入挖掘数据

使用查询生成器构建的图表是交互式的：您可以优化或深入挖掘数据。尝试以下操作：

• 单击并拖动以选择时间序列的一个部分进行放大；Metabase 将限制日期范围。
• 点击一个数据点并选择“查看这些电影”，以查看特定年份的单个电影及其评分。
• 点击数据点并选择“按此数据过滤”，以获取所有评分较高的电影。

步骤 9：使用 MongoDB 查询语言进行查询

Metabase 会将您在查询构建器中创建的每个问题转换为 MongoDB 查询。您可以通过单击右上角的“查看原生查询”按钮在查询构建器中查看它生成的查询，并且您可以将任何查询构建器问题转换为 MongoDB 查询。

您还可以从头开始创建原生 MongoDB 查询：单击左上角的“+ 新建 → 原生查询”，选择您的数据库、集合，然后开始编码。

例如，电影样本集合在 Genres 数组中包含电影类型数据。您可以展开该数组并按类型计算平均电影运行时长

[
  { $unwind: "$genres" },
  {
    $group: {
      _id: {
        genres: "$genres",
      },
      avg: {
        $avg: "$runtime",
      },
    },
  },
  {
    $project: {
      _id: false,
      genre: "$_id.genres",
      avg: true,
    },
  },
];

点击左下角的“可视化”按钮，运行查询并可视化结果。例如，您可以将结果可视化为条形图。

请记住保存您的问题，以便您可以将其添加到仪表板！

后续步骤

接下来您可以在 Metabase 中尝试以下操作

• 创建仪表盘:
• 创建模型
• 设置权限
• 嵌入 Metabase